Cómo utilizar DAS para modelado de 2 cámaras
Un conjunto de datos, 2 cámaras con peso de 1/cc, el resultado del ajuste es beta=0.01, t1/2beta=69.315
El límite de convergencia del ajuste ha sido alcanzado. Creo que este resultado no debería darse o debería mostrarse con una advertencia.
Este resultado está lejos de la situación real. Este resultado dista mucho de la situación real, que es básicamente razonable matemáticamente pero no farmacocinéticamente. Siempre me ha sorprendido la alta tasa de éxito de DAS, pero también me ha sentido incómodo con la falta de advertencias en la salida de DAS en los puntos límite. ¿Se ha resuelto este problema en DAS 3.0?
Es una pena que no pude reunirme con los expertos durante mi último viaje a Shanghai. Espero con ansias la próxima oportunidad.
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Dos preguntas:
1. Hay ***6
A
α
B
β
k
Ka
Referencias generales Es Dijo que solo hay 5 parámetros en la ecuación de administración de medicamentos no vasculares. ¿Cuál es la fórmula de cálculo (adaptación) utilizada por DAS? No figura en el manual.
2. En el modelo 2 recomendado de los resultados anteriores:
β=0
t1/2β=24447.938
Parece que ser algunos problemas.
Pregunta complementaria:
De la curva de ajuste del resultado recomendado 2, todavía hay una cierta desviación entre el valor de ajuste y el valor real, pero el R^2 en el criterio de ajuste ha llegado a 1. ¿Cuál es la fórmula de cálculo de R^2? De acuerdo con los resultados recomendados 2 proporcionados por el software, los valores medidos y los valores ajustados se calculan utilizando un coeficiente de correlación simple (función de correlación o función de Pearson), R=0,982532146, R^2=0,965369417.
Ikusatsu escribió:
Dos preguntas:
1. En DAS para modelado oral, hay ****6 parámetros de primer nivel
A
α
B
β
k
Ka
En el caso general de una ecuación de administración parenteral, sólo existen 5 parámetros. ¿Puede decirme cuál es la fórmula de cálculo (ajuste) utilizada por DAS? No figura en el manual.
Consulte la página 118 de "Farmacocinética" editada por el presidente Wang Guangji de su escuela.
Yi Caoting escribió:
2. En el modelo 2 recomendado en los resultados anteriores:
β=0
t1/ 2β. =24447.938
Parece que algo anda mal, por favor infórmame.
¡Esto no tiene sentido y lo corregiremos lo antes posible! Por cierto, esta es la razón por la que DAS se actualiza con tanta frecuencia: el software se actualiza cada vez que se resuelve un nuevo problema. ¡Es por eso que necesitas visitar el sitio web con frecuencia para descargar nuevas versiones!
Yi Caoting escribió:
A juzgar por la curva de ajuste del resultado recomendado 2, todavía hay una cierta desviación entre el valor de ajuste y el valor real, pero la R en el criterio de ajuste ^2 ha llegado a 1. ¿Cuál es la fórmula para calcular R^2? De acuerdo con los resultados recomendados 2 proporcionados por el software, los valores medidos y los valores ajustados se calculan mediante un coeficiente de correlación simple (función de correlación o función de Pearson) para obtener R = 0,982532146, R ^ 2 = 0,965369417.
¡R^2 debería ser la parte de la variación total explicada por el modelo!
R2 = 1 - Σ[(C-C')2/(C-Cav)2]
C' es la concentración ajustada y Cav es la concentración promedio del fármaco.
No tuve tiempo de mirar el código fuente, ¡DAS parece usar esta fórmula!
¡También quiero discutir este tema con el hermano Yicaoting! Las otras fórmulas del índice de correlación R2 de ajuste de curvas son las mismas. ¿Por qué R2 = 1 - Σ[(C-C')2/C2] en el modelo farmacocinético?
gerry111 escribió:
Consulte la página 118 de "Farmacocinética" editada por el presidente Wang Guangji.
La versión electrónica de "Pharmacokinetics" editada por Dean Wang Guangji se adjunta en la página 118. Parece que todavía no puedo ver los 6 parámetros, así que sigo teniendo preguntas.
gerry111 escribió:
¡Esto realmente no es razonable y se corregirá lo antes posible! Por cierto, esta es exactamente la razón por la que DAS se actualiza con frecuencia: cada vez que se resuelve un nuevo problema, el software se actualiza. ¡Es por eso que necesitas visitar el sitio web con frecuencia para descargar nuevas versiones!
De hecho, los resultados de adaptación son normales. El software externo como WinNonlin y Kenitica a menudo no se ajustan. DAS también puede considerar dar algunas advertencias y consejos para datos de adaptación insatisfactorios. Puede resultar difícil lograr el éxito de la adaptación universal.
118.pdf (190.3k)
gerry111 escribió:
¡R^2 debería ser la fracción de la variación total explicada por el modelo!
R2 = 1 - Σ[(C-C')2/(C-Cav)2]
C' es la concentración ajustada y Cav es la concentración promedio del fármaco. No tuve tiempo de mirar el código fuente, ¡DAS parece usar esta fórmula!
¡También quiero discutir este tema con el hermano Yicaoting! ¿Por qué R2=1-Σ[(C-C')2/C2] en el modelo farmacocinético?
De hecho, existen algunos problemas en los cálculos estándar de modelado de varios software nacionales. El más grave es el cálculo del valor AIC del software *****, que es completamente incorrecto.
También hay varios parámetros sobre r, r^2, R, R^2, coeficiente de correlación, coeficiente de determinación, bondad de ajuste, coeficiente de discriminación, etc. que parecen muy imaginativos con r, para muchas personas. A veces se llama coeficiente de correlación, a veces se llama coeficiente de regresión y a veces se llama coeficiente cuadrado de regresión. Los casos en chino y en inglés no están unificados.
Está bien proporcionar estos parámetros en el software farmacocinético, pero es mejor dar instrucciones en el manual del software y dar los nombres completos en chino e inglés de estos parámetros para facilitar la selección del usuario.
Lo que más aprecio es la explicación de WinNonlin de r en el criterio del modelo. WinNolin solo da un r obs-pre, que es claro de un vistazo y es directamente un coeficiente de correlación. El coeficiente es suficiente. Sí, los coeficientes de regresión en 3p87/97 son muy sencillos, lo que en realidad es bastante bueno. De hecho, es bastante bueno. Lo principal es mirar a AIC.
Actualmente no existe una autoridad especializada en el cálculo de estos parámetros. Las fórmulas utilizadas por WinNoline y Kinetica para calcular los criterios SBC(SC) también son diferentes. Parece que sólo podemos consultar la literatura original. La guía del usuario de WinNolin es bastante detallada.
De lo que Xiongtai está hablando puede ser de esta fórmula: R2=1-Σ(C-C')2/ΣC2. Algunos libros lo llaman coeficiente discriminante, pero personalmente creo que no tiene autoridad. un origen exacto, sería cauteloso al usarlo para nombres chinos.
Lo siento, he estado muy ocupado estos días y solo respondí esta pregunta hoy.
Sobre el tema de los parámetros de primer nivel:
Libros de texto generales, sin considerar el problema del retraso, simplemente configúrelo como: C=A*e(-at)+B*e (-bt)-(A+B )*e(-kat) , cuando t=0, C es siempre 0.
De hecho, los seis parámetros de primer nivel (a, b, ka, A, B, K) del ajuste DAS siempre están retrasados (o retrasados a 0), por lo que C=A*e( - at)+B*e(-bt)-K*e(-kat), y el tiempo de retraso (lagTime) se puede calcular calculando A, B y K durante el ajuste.
Ikusatsuki escribió:
Actualmente no existe una declaración autorizada específica sobre el cálculo de estos parámetros. Las fórmulas de criterio SBC (SC) en WinNoline y Kinetica son en realidad diferentes. ¿quién se equivoca? Parece que sólo podemos consultar la literatura original, la guía del usuario de WinNolin es bastante detallada.
Lo he comprobado antes y la fórmula de cálculo estándar SBC de WinNoline es correcta.
SBC = N * ln We + lnN*P P es el número de parámetros, N es el número de puntos, We es la suma ponderada de errores al cuadrado
Yi Caoting escribió:
De lo que Xiongtai está hablando puede ser esta fórmula: R2=1-Σ(C-C')2/ΣC2. Algunos libros lo llaman coeficiente discriminante, pero personalmente creo que no tiene autoridad. fuente exacta, para nombres chinos Tenga cuidado al habilitar.
La fórmula R2= 1 - Σ(C-C')2/ΣC2 también aparece en la página 94 de "Pharmacokinetics" editado por Dean Wang. No se puede decir que no tenga autoridad
Me gustaría continuar discutiendo con el hermano Yi Caoting por qué la fórmula R2 similar a la fórmula de ajuste de curvas no está escrita aquí: R2=1-Σ[(C- C')2/(C -Cav)2]
gerry111 escribió: "R2=1-Σ[(C-C')2/(C-Cav)2]:
Acerca de los parámetros de primer nivel Pregunta:
Los libros de texto generales simplemente lo configuran, sin considerar el problema del retraso, C=A*e(-at)+B*e(-bt)-(A+ B)*e(-kat), cuando t=0, C es constante 0.
De hecho, siempre hay un período de retraso (o el período de retraso es 0), por lo que los 6 de primer nivel Se utilizan los parámetros (a, b) ajustados por DAS, ka A,B,K), C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat). El tiempo de retraso (lagTime) se puede calcular durante el ajuste B, K.
Entonces, en C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat), K=-(A+B) Esta K es un poco redundante y no tiene una explicación convincente, especialmente en la conferencia. Después de todo, hay muy poca información escrita de esta manera.
Además, el problema del retraso de tiempo. se puede introducir escribiendo t como t-Tlag Parámetros a corregir, ¿cuál es la base autorizada para introducir directamente una K aquí
En el resultado:
Tlag=0
Y
A 334.725
B 241.213
K 200.981
Poner en la fórmula C=A*e( -at)+B*e(-bt)-K*e (-kat) tampoco se puede entender o parece incorrecto
gerry111 escribió:
Fórmula R2=1. -Σ(C-C'). 2/ΣC2 también aparece en la página 94 de "Pharmacokinetics" editado por Dean Wang. No se puede decir que no tenga autoridad: P
Me gustaría seguir discutiendo. con el hermano Yicaoting por qué la fórmula R2 no está escrita aquí. Fórmula de ajuste de curva similar: R2=1-Σ[(C-C')2/(C-Cav)2]
R2=1-. Σ(C-C')2/ΣC2 La fórmula aparece en algunos libros de texto y creo que debería haber una fuente. Sin embargo, debe haber una razón por la cual el llamado software estándar como WinNolin no usa este estándar.
R2= 1 -Σ(C-C')2/ΣC2 La fórmula en sí refleja el tamaño relativo del residuo y la concentración real, y el nombre chino, jaja, es muy confuso, el libro de Wang Guangji lo llama "grado apropiado". y tiene El libro de texto se llama "coeficiente de determinación", mientras que el manual 3p87 que circula ampliamente en Internet se llama "coeficiente de determinación", lo cual es muy inconsistente con respecto a R o R ^ 2, creo que el coeficiente de correlación simple es. Muy bien, el uso de este R2 = 1-Σ (C-C') 2 / ΣC2 hace que sea difícil para los usuarios comunes entenderlo o incluso pensar erróneamente que es un signo de coeficiente de correlación deficiente. Incluso si se mantiene este criterio, ¿por qué DAS? ¿Renunciar al criterio del coeficiente de correlación simple?
Lo siento, estuve en un viaje de negocios estos días y ¡regresé esta noche!
Ikusatsukitei escribió:
Entonces en C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat) K=-( A+ B), siempre siento que esta K es un poco redundante y no hay una explicación convincente, especialmente en conferencias, después de todo, hay muy poca información escrita así.
Además, el problema del retraso de tiempo se puede corregir escribiendo t como t-Tlag e introduciendo el parámetro Tlag. ¿Cuál es la base autorizada para introducir directamente una K aquí?
Existen dos métodos para el ajuste PK: método microscópico y método macroscópico. El método microscópico consiste en utilizar parámetros como k12 y k21 para el ajuste, y el método macroscópico consiste en utilizar parámetros como A a B b para el ajuste similar a la fórmula anterior. Personalmente, creo que t-Tlag debería sustituirse en el macroscópico. método. Personalmente, creo que sería difícil sustituir el t-Tlag en métodos macroscópicos, razón por la cual los métodos microscópicos rara vez se utilizan hoy en día. Además, introducir K para calcular t-Tlag es matemáticamente equivalente a ajustar directamente t-Tlag.
Ikusatsuki escribió:
En los resultados:
Tlag=0
A 334.725
B 241.213
K 200.981
La sustitución de la fórmula C=A*e(-at)+B*e(-bt)-K*e(-kat) también falla. O parece incorrecto. Por favor sugiera nuevamente.
Ichikusaitei Este conjunto de datos es realmente extraño. Ambos resultados recomendados por el DAS son problemáticos.
El resultado anterior es realmente incorrecto porque Tlag=0. De hecho, se puede ver en los 3 datos de ABK que, según este resultado, Tlag debería ser menor que 0. Corregiremos este problema lo antes posible.
A 229,04
α 1,94
B 323,55
β 0,58
K 545,44
Ka 1.03
El resultado t-Tlag es 0. 188
Ichigusa-tei escribió:
R2= 1 - Σ(C-C') De hecho, la fórmula de 2/ΣC2 ha aparecido en varios libros de texto y creo que tiene su origen. Sin embargo, debería haber ciertas razones por las que el llamado software estándar como WinNolin no utiliza este estándar. R2= 1 - Σ(C-C')2/ΣC2 La fórmula en sí refleja el tamaño relativo de la concentración residual y real, y también tiene un nombre chino, jaja. Tamaño y el nombre chino, jaja, es muy confuso. El libro de Wang Guangji lo llama "coeficiente de ajuste", algunos libros de texto lo llaman "coeficiente de discriminación" y la descripción 3p87 que circula ampliamente en Internet también lo llama "coeficiente de determinación". Es muy confuso, se trata de R o R ^2. Creo que el coeficiente de correlación simple es muy bueno. El uso de este R2 = 1-Σ (C-C ') 2 / ΣC2 hace que los usuarios comunes no puedan entenderlo. Piensa erróneamente que el coeficiente de correlación es una mala señal, instantáneamente Este criterio se mantiene, entonces, ¿por qué DAS abandona el criterio del coeficiente de correlación simple?
Mirando el código fuente: la fórmula de cálculo de R2 en DAS es
R2 = 1 - Σ[(C-C')2/(C-Cav)2] en su lugar R2= 1 - Σ(C-C')2/ΣC2
¡En este momento, R2 debería ser la proporción de la variación total que puede explicar el modelo ajustado! ¡parte! Esta es la razón por la que el ajuste de curvas generalmente usa R2 en lugar de r (coeficiente de correlación simple).
La desventaja de R2 es que no puede analizar y comparar particiones y métodos de cálculo. Generalmente, cuantas más particiones, mejor, por lo que estándares como AIC y SBC son más valiosos.
gerry111 escribió:
Acerca del tema de los parámetros de primer nivel:
Los libros de texto generales simplemente establecen el problema sin considerar el retraso, C=A*e(- at)+B*e(-bt)-(A+B )*e(-kat), cuando t=0, C siempre es 0.
De hecho, el retraso siempre existe (o histéresis). es 0), por lo que DIC no es una buena opción.